今天给各位分享lora部署的知识，其中也会对lora开发环境搭建平台进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
基于自己数据微调LLama3并本地化部署
〖壹〗、 微调Llama3，遵循官方教程调整。设置训练参数（利用lora微调，适当调整秩、学习率和训练步数）。训练模型，保存lora。使用llama.cpp合并模型，量化为4位gguf格式。安装llama.cpp，转换模型为f16 GGUF格式。将模型转换为q4_k_m格式。挂载谷歌云盘，复制模型至Google Drive。
〖贰〗、 访问浏览器，通过http：//10.1：8080进入Open WebUI界面，注册并登录后即可体验与LLaMa3的交互。在聊天界面中选取 模型并开始对话。对于需要API功能的情况，Open WebUI提供类似OpenAI的API接口。生成API Key并使用curl测试。由于模型运行于本地，数据存储在本地，隐私性得到了保障。
〖叁〗、 模型训练的第一步是创建容器。在 OpenBayes 中，选取 一台搭载了4090显卡的1-gpu，安装python-10和cudu-11，并完成容器创建。下面 ，下载并配置 llama-factory 源码。下载后，通过命令安装所需的模块，注意不要添加代理。启动 llama-factory 的 web-ui 页面，访问其API地址，即可查看页面。
〖肆〗、 首先，访问Ollama官方网站 并下载与操作系统相匹配的版本，如macOS用户可选取 mac版本。完成安装后，根据程序提示进行基本设置。打开程序，点击next和install以安装所需命令行工具。程序会提供一个默认链接启动Llama 2，而今天我们将使用链接访问Llama 3信息。进入模型页面，选取 8B模型进行本地运行。
〖伍〗、 微调（Fine-Tuning）是定制模型的关键技术，它通过在预训练的基础上使用特定领域或任务的数据集进行训练，调整模型参数以适应特定需求。例如，Llama 3原生不支持中文，但通过微调，我们可以让它支持中文。微调过程包括基于预训练模型进行少量迭代训练，调整参数以优化特定任务的性能。
〖陆〗、 选取 Llama 3模型版本（8B，80亿参数）时，需注意版本许可协议，阅读并接受条款。本文主要关注8B版本，因其硬件配置要求适中，推理效果良好。下载Llama 3 8B模型文件，使用GGUF格式，该格式优化了推理和内存使用，支持复杂令牌化和特殊令牌处理，有利于多样化的语言模型需求。
什么是lora
〖壹〗、 LoRA的全称是LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models，可以理解为stable diffusion（SD)模型的一种插件，和hyper-network，controlNet一样，都是在不修改SD模型的前提下，利用少量数据训练出一种画风/IP/人物。
〖贰〗、 Lora的含义：Lora是一个名字，可以作为一个人的名字或者是某种事物的名字。在不同的语境下，它可能有不同的含义和用途。详细解释： 作为人名：Lora是一个女性的名字，源自拉丁语，意为“光明”。在许多文化中，这个名字给人一种优雅、明亮的感觉。
〖叁〗、 LORA即“长距离、低功耗无线射频技术”，是一种专为物联网应用而设计的无线通信技术。它采用了特殊的调制技术，使得传输距离可以达到数公里，同时能够在低功耗下工作，适合在电池供电的设备中使用。LORA的应用领域非常广泛，包括智慧城市、智能家居、智能交通、工业自动化等。
〖肆〗、 LoRa是semtech公司开发的一种低功耗局域网无线标准，其名称“LoRa”是远距离无线电（Long Range Radio），它最大特点就是在同样的功耗条件下比其他无线方式传播的距离更远，实现了低功耗和远距离的统一，它在同样的功耗下比传统的无线射频通信距离扩大3-5倍。
〖伍〗、 LoRa是一种线性调频扩频调制，它的全称为远距离无线电，因其传输距离远、低功耗、组网灵活等诸多优势特性都与物联网碎片化、低成本、大连接的需求不谋而合，故而被广泛应用于物联网各个垂直行业中。
〖陆〗、 LoRa是一种低功耗远程无线通信技术，它是由法国一家公司Cycleo研发一种创新的半导体技术-LoRa。企业也通过改进运营和效率以降低成本获取效益。这种无线射频技术正在应用到汽车，路灯，制造设备，家用电器，可穿戴设备中。LoRa技术使我们的世界成为一个智慧星球。
PPdiffusers从DreamBooth(+Lora)训练到应用发布全套流程
首先，选取 DreamBooth或Lora进行微调训练。DreamBooth效果可能更佳，但参数设置更多；Lora参数量较小。 安装所需库，如遇到安装问题，重启内核或重复pip安装直到成功。 准备4至9张jpg或png格式的训练图片。
首先，需要安装相关开发库，包括diffusers、transformers等。建议提前注册huggingface账号，以便训练完成后将模型上传至huggingface网站的个人账号页面。登录时，系统会提示生成一个具有write权限的token用于上传模型。关于训练数据集的准备，可借鉴 系列三的文章。下面 启动训练脚本。随后，利用推理脚本进行图像生成。
加载Textual Inversion示例：先加载底模，再通过load_textual_inversion方法加载特定的embedding。示例使用sd-concepts-library/gta5-artwork，提示中需使用对应触发词表达GTA5风格。LoRA适配器通过在训练好的扩散模型中插入新权重参数，仅更新这些参数，实现快速训练和小权重产出。
LoRa升级!可支持卫星通信,将解锁哪些新应用?
面对多径效应和多普勒频移这样的技术挑战，LoRa展现出非凡的适应性。在高楼和高速移动的环境中，LoRa脉冲的频移影响相对轻微，确保了信号的稳定性和准确性。LoRa技术的这些特性，无疑为无线通信领域开辟了新的可能，将深远影响着物联网、智能家居、智慧城市等领域的应用。
LoRa（Long Range）扩频技术 通过LoRa（Long Range）扩频技术，vivo X200系列能够在无网络覆盖的情况下，实现免费且高效的“无成本通信”。
远距离传输特性使LoRa在卫星物联网中应用广泛，其硬件设备使用Semtech标准芯片搭建，与传统地面应用的芯片相同，卫星应用中同样使用相同的天线和功率，确保超远的工作距离。LoRa的抗干扰能力极强，在噪声之下20dB仍可通信，而FSK则需在噪声8dB以上才能保证解调。
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